Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất – Cải thiện điểm mấu chốt

Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất – Cải thiện điểm mấu chốt
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Trí tuệ nhân tạo và ứng dụng thực tế của nó trong môi trường sản xuất

Khi ngành sản xuất ngày càng trở nên cạnh tranh, các nhà sản xuất cần phải thực hiện công nghệ phức tạp để nâng cao năng suất. Trí tuệ nhân tạo, hay AI, có thể được áp dụng cho nhiều hệ thống khác nhau trong sản xuất. Nó có thể nhận ra các mẫu, đồng thời thực hiện các nhiệm vụ tốn thời gian và thử thách tinh thần hoặc những nhiệm vụ bất khả thi của con người. Trong sản xuất, nó thường được áp dụng trong lĩnh vực lập kế hoạch sản xuất dựa trên ràng buộc và xử lý vòng kín.

Phần mềm AI sử dụng các thuật toán di truyền để sắp xếp lịch trình sản xuất theo chương trình nhằm mang lại kết quả tốt nhất có thể dựa trên một số ràng buộc được người dùng xác định trước. Các chương trình dựa trên quy tắc này xoay vòng qua hàng nghìn khả năng, cho đến khi có được lịch trình tối ưu nhất đáp ứng tốt nhất tất cả các tiêu chí.

Một ứng dụng mới nổi khác cho AI trong môi trường sản xuất là kiểm soát quy trình hoặc xử lý vòng kín. Trong cài đặt này, phần mềm sử dụng các thuật toán để phân tích lần chạy sản xuất nào trong quá khứ gần nhất với việc đáp ứng mục tiêu của nhà sản xuất cho quá trình sản xuất đang chờ xử lý hiện tại. Sau đó, phần mềm sẽ tính toán các cài đặt quy trình tốt nhất cho công việc hiện tại và tự động điều chỉnh cài đặt sản xuất hoặc trình bày công thức cài đặt máy cho nhân viên mà họ có thể sử dụng để tạo ra hoạt động tốt nhất có thể.

Điều này cho phép thực hiện các hoạt động ngày càng hiệu quả hơn bằng cách tận dụng thông tin thu thập được từ các lần chạy sản xuất trước đây. Những tiến bộ gần đây trong mô hình ràng buộc, logic lập lịch trình và khả năng sử dụng đã cho phép các nhà sản xuất tiết kiệm chi phí, giảm hàng tồn kho và tăng lợi nhuận cuối cùng.

AI – Lịch sử ngắn gọn

Khái niệm trí tuệ nhân tạo đã xuất hiện từ những năm 1970. Ban đầu, mục tiêu chính là để máy tính đưa ra quyết định mà không cần bất kỳ đầu vào nào từ con người. Nhưng nó không bao giờ thành công, một phần vì các quản trị viên hệ thống không thể tìm ra cách sử dụng tất cả dữ liệu. Ngay cả khi một số người có thể hiểu được giá trị trong dữ liệu, nó vẫn rất khó sử dụng, ngay cả đối với các kỹ sư.

Trên hết, thách thức của việc trích xuất dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu thô sơ của ba thập kỷ trước là rất đáng kể. Việc triển khai AI ban đầu sẽ tạo ra hàng đống dữ liệu, hầu hết trong số đó không thể chia sẻ hoặc thích ứng với các nhu cầu kinh doanh khác nhau.

Sự trỗi dậy

AI đang có sự hồi sinh, nhờ vào cách tiếp cận mười năm được gọi là mạng thần kinh. Mạng lưới thần kinh được mô hình hóa dựa trên các liên kết logic do não người tạo ra. Nói một cách máy tính, chúng dựa trên các mô hình toán học tích lũy dữ liệu dựa trên các tham số do quản trị viên thiết lập.

Sau khi mạng được đào tạo để nhận ra các thông số này, mạng có thể đưa ra đánh giá, đưa ra kết luận và thực hiện hành động. Một mạng nơ-ron có thể nhận ra các mối quan hệ và phát hiện xu hướng trong một lượng lớn dữ liệu mà con người không thể thấy rõ. Công nghệ này hiện đang được sử dụng trong các hệ thống chuyên gia cho công nghệ sản xuất.

Ứng dụng thực tế trong thế giới thực

Một số công ty ô tô đang sử dụng các hệ thống chuyên gia này để quản lý quy trình công việc như định tuyến trình tự công việc và trình tự sản xuất. Ví dụ, Nissan và Toyota đang mô hình hóa dòng nguyên liệu xuyên suốt tầng sản xuất mà hệ thống thực thi sản xuất áp dụng các quy tắc để sắp xếp và điều phối các hoạt động sản xuất. Nhiều nhà máy ô tô sử dụng công nghệ dựa trên quy tắc để tối ưu hóa dòng chảy của các bộ phận qua ô sơn dựa trên màu sắc và trình tự, do đó giảm thiểu sự thay đổi dạng phun sơn. Các hệ thống dựa trên quy tắc này có thể tạo ra lịch trình sản xuất thực tế, giải thích cho những sai lệch trong sản xuất, đơn đặt hàng của khách hàng, nguyên liệu, hậu cần và chiến lược kinh doanh.

Các nhà cung cấp thường không thích gọi các ứng dụng lập lịch dựa trên AI của họ là AI do cụm từ này có một số kỳ thị liên quan đến nó. Người mua có lẽ miễn cưỡng chi tiền cho một thứ gì đó nghe có vẻ thanh tao như AI nhưng lại cảm thấy thoải mái hơn với thuật ngữ “lập lịch dựa trên ràng buộc”.

Lập lịch dựa trên ràng buộc cần dữ liệu chính xác

Một hệ thống lập lịch trình dựa trên ràng buộc tốt yêu cầu các tuyến đường chính xác phản ánh các bước theo đúng thứ tự và dữ liệu tốt về việc các bước có thể song song hoặc liệu chúng có cần phải tuần tự hay không. Số lượng kế hoạch kỹ lưỡng cần thiết để khởi chạy hệ thống thành công là một trong những nhược điểm lớn nhất.

Nếu một nhóm quản lý chưa xác định và khóa các lộ trình chính xác về trình tự hoạt động và sự chồng chéo của hoạt động, và nếu nhóm quản lý không xác định chính xác các ràng buộc về tài nguyên với thời gian chạy và thiết lập chính xác với một ma trận thiết lập chính xác, thì điều đó sẽ xảy ra với chỉ là một lịch trình hữu hạn rất tệ mà cửa hàng không thể sản xuất. Các công cụ như AI không nên được coi là một giải pháp hộp đen, mà là một công cụ cần đầu vào chính xác để tạo ra một lịch trình khả thi mà người dùng có thể hiểu được.

Lập lịch dựa trên ràng buộc trong hệ thống ERP (hoạch định nguồn lực doanh nghiệp)

Trong việc lựa chọn một giải pháp, có một số điều kiện tiên quyết của hệ thống mà bạn cần phải tìm kiếm. Một ứng dụng doanh nghiệp tích hợp nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau càng tốt, thì ứng dụng đó sẽ càng mạnh mẽ hơn trong việc cung cấp lập lịch dựa trên ràng buộc. Điều này có nghĩa là nếu một bộ ứng dụng cung cấp chức năng được kết hợp với nhau từ các sản phẩm khác nhau mà nhà sản xuất đã mua, thì việc sử dụng bộ ứng dụng đó để cung cấp chức năng lập lịch tốt có thể khó hơn. Điều này là do một số biến số kinh doanh nằm trong chức năng phi sản xuất có thể ảnh hưởng đến công suất.

Khi một gói ERP đã được định cấu hình để lập lịch dựa trên ràng buộc hoặc hữu hạn, nó thường được chuyển đến một máy chủ lập lịch để tính toán thời gian bắt đầu và kết thúc cho các hoạt động có xem xét đến các đơn đặt hàng và năng lực hiện có. Khi đơn đặt hàng của cửa hàng được thực hiện, hệ thống lập lịch cập nhật thông tin liên quan đến hoạt động và gửi kết quả trở lại máy chủ của doanh nghiệp.

Chức năng lập lịch trong giải pháp ERP phải hoạt động trong môi trường nhiều địa điểm. Giả sử bạn cần tính toán ngày giao hàng dựa trên phân tích đa cấp, nhiều địa điểm về vật liệu cũng như năng lực trong toàn bộ chuỗi cung ứng của bạn. Hệ thống sẽ cho phép bạn lập kế hoạch cho tất cả các địa điểm trong chuỗi cung ứng của bạn và công việc thực tế được lên lịch cho từng trung tâm làm việc đó. Theo cách thủ công hoặc tự động, bạn sẽ có thể lên lịch làm việc và ngay lập tức cung cấp cho khách hàng của bạn một ý tưởng thực tế về thời điểm hoàn thành đơn đặt hàng.

Nhiều lợi ích hơn của AI, các ứng dụng dựa trên ràng buộc

Ngoài những lợi ích quản lý năng lực rõ ràng ngay lập tức của việc lập kế hoạch dựa trên ràng buộc, có một số khả năng phân tích ít rõ ràng hơn. Chức năng lập lịch biểu thường cho phép bạn tiến hành các phân tích dự đoán về những gì sẽ xảy ra nếu một số thay đổi nhất định được thực hiện đối với một lịch biểu được tối ưu hóa. Vì vậy, nếu một giám đốc nhà máy bị một giám đốc điều hành tài khoản cụ thể gây áp lực phải ưu tiên một đơn đặt hàng thay mặt cho khách hàng, thì giám đốc nhà máy đó có thể tạo ra dữ liệu tuyệt vời về kết quả là có bao nhiêu đơn đặt hàng khác bị trễ. Hơn nữa, chức năng này có thể cung cấp các phân tích dự đoán về ảnh hưởng của công suất tăng thêm trong nhà máy. Điều này cho phép các nhà sản xuất xem liệu việc mua thiết bị có thực sự mang lại sự gia tăng công suất hay chỉ đơn giản là dẫn đến tắc nghẽn ở hạ nguồn trong quá trình sản xuất.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan

• Bản tin số mới nhất | Góc chia sẻ kiến thức số hóa & Chiến lược kinh doanh
• Trang chủ
• Marketing tổng thể
• SEO
• Thiết kế Website
• Web Hosting
• VPS